人工智能与医疗保健的未来

工业化和发展中的世界都面临着前所未有的人口变化。世界上一些最大的国家的出生率已经达到最低点，数十亿工人即将退休。

过去二十年来，研究人员和政策制定者开始积极寻找解决老龄化人口医疗成本上升的方法。人工智能被认为是最有优势的解决方案。

人工智能不仅可以自动化基本任务，减少昂贵的人力干预，还可以为患者提供更大的隐私和自主权。同时，机器学习使得实施的技术可以随着时间的推移而改进，并适应可能出现的新挑战。

本文讨论了人工智能/机器学习技术在医疗保健领域的几种可能应用。以下内容并非遥远的未来，而是医疗保健人工智能市场的一部分，该市场预计到2026年将达到445亿美元的规模。

简化的药品开发

每年，制药行业在研究和开发上花费近100亿美元。通过应用大数据分析工具，包括神经网络，可以减少这一过程中的许多成本。

这一策略在时间至关重要的情况下尤其有前途，例如在流行病期间。2015年，在东非的埃博拉疫情期间，多伦多大学使用人工智能快速处理了药品化合物数据库。一个原本需要数月或数年分析的治疗方法被发现仅用了一天。

正如报道所说，人工智能分析也在过去一年半的COVID-19疫苗和治疗的开发中发挥了重要作用。随着新病毒株的出现，相同的技术继续被应用。

自动化的医疗文档

由于大多数诊所和医院的记录已经以数字形式存储，电子健康记录（EHRs）在医疗保健中发挥着重要作用。虽然这项技术使得访问患者记录变得更容易、更快、更便宜，但医疗文档的数字化可能会给时间紧迫的医疗保健提供者带来重大的负担。

自然语言处理（NLP）技术可以简化与医疗数据收集和存储相关的许多过程。虽然语音识别和语音输入软件在医学中并不新鲜，但现在有人提议应用人工智能算法来记录和分析医疗专业人员与患者的所有互动。

这项技术的一种可能的实施方法是使用人工智能和机器学习来处理医务人员佩戴的摄像头记录的视频。这样做的效果就像警察佩戴的身体摄像头一样。从这些视频中收集的信息可以快速索引并与其他医疗数据一起进行进一步分析。

自拍诊断

在世界的一些地区，医疗诊所和医院很少见，或者人们可能觉得去看医生是一种麻烦。在这些情况下，严重的疾病往往在为时已晚之前都没有被发现。

幸运的是，即使在最偏远的地区，人们已经拥有了一种强大的诊断工具——他们的智能手机。手机相机的质量每年都在提高，而生产成本也在降低。用这些设备拍摄的照片完全可以被人工智能算法分析。

事实上，医生们已经开始使用自己的手机拍摄的照片来分析他们的患者。在一些地区，智能手机上的机器学习软件已经被用于诊断皮肤癌和黑色素瘤，准确率高达90%。已经有消费级应用程序可以让普通用户自己检测身体的皮肤变化。

类似的技术也被应用于眼科。已经开发并获得美国FDA批准的算法可以通过照片分析来检测糖尿病患者的视网膜病变。

聊天机器人启用的远程医疗

每个人都有一些事情他们喜欢保密，健康就是其中之一。与医疗专业人员讨论医疗问题可能会让一些人感到不安。聊天机器人可能为这些患者提供了一种解决方案。

这项技术已经在远程医疗中用于预约安排、处方续方和初步筛查。研究人员正在探索使用聊天机器人与需要基本自我护理建议的个体进行交流的方法。

事实上，英国的研究人员发现，聊天机器人将是患者在面对更具耻辱感的健康状况（如性传播疾病）时的首选。由于聊天机器人提供了更大的匿名性，患者更有可能寻求对可能导致更大问题的健康问题的帮助。

结论

本文中提到的医疗保健人工智能的用例只是可能的应用中的一小部分。进入医疗技术的下一个十年，我们将会发现许多开创性的创新，其中一些我们今天只能推测。

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